AI是否會像計算機一樣，成為不可或缺的存在？

近年來，高性價比大規模處理能力的出現和AI演算法的突破，推動了人工智慧的發展，也讓人工智慧能夠處理更加複雜的問題，有趣的是，這一趨勢讓人不禁聯想到80年代PC機的興起，當時不斷出現的高性價比計算能力成為許多行業大規模「計算機化」的催化劑，就像如今的AI一樣，當時的計算機和計算機化引領了新的發展趨勢，所以很多公司都爭先恐後的打造自己的計算部門和小組，按照當時的標準，我們都可以算作是計算機專家了！

但是計算機的普及不是一夜之間發生的。數十年前，雖然對計算機化的需求非常旺盛，但對各行業的影響卻是不明確的。人們能夠感覺到計算機很重要，但是無法100%的肯定。我們經歷了一整個發展與發現的過程，計算機專家和各領域專家攜手合作了15-20年，才針對各種需求開發出了對應的計算機和軟體！

AI如何幫助企業

首先來看看在線內容，特別是網站優化。現在大多數人都熟悉轉換率優化（CRO），所謂CRO就是網站操作員通過測試設計、信息、用戶體驗等方面的新想法來最大化實現轉換。AI可以使這個過程以數量級優化！

我們需要弄清楚我們應該如何判斷AI的解決方案，並確定其運作方式，在這個例子中，我們通過增加的轉換率來判斷是否成功，AI通過改變字體、設計、顏色等來優化網站。我們可以給予AI有關更改的信息，以及確定瀏覽器類型或登錄狀態的許可權，以便AI開始分割用戶！

這樣做的結果可能會令人震驚。AI可以找到令人信服且易引起觀眾共鳴的設計。它可以通過遺傳演算法有效的培育出更合適的設計，從而創造出轉換高效且能自我循環的子代，讓AI配置更加優化！

需要注意，這個方法有一個很重要的方面，即AI是自主的，這也符合AI的一般定義參數和目標是由操作員設置的，但是AI決定了如何組合才能找到最佳的答案，達成更好的結果。

這樣的例子數不勝舉，在金融貿易、醫療保健甚至農業等多個行業都已經成功部署了AI。在所有情況下，去除上述步驟中的某些形式，這些決定都會無法獨立完成。這正是一個需要領域專家和AI從業者緊密合作的過程！

什麼是AI

讓我們回到起點，人工智慧的本質是什麼？對此我並沒有答案，我也認為根本不存在答案。這個定義可以隨著時間的變化而變化，AI也不斷的超越現有的水平。所以與其提出嚴格的定義，還不如來看看一些例子！

谷歌的關鍵字搜索是否是AI？你也許認為搜索背後的技術很簡單，但是即使在90年代末期，搜索引擎也居然使用了AI教科書中提及的A*樹搜索演算法！

那麼Siri呢？這應該是一個AI系統的例子。但實際上呢？其實許多人將Siri的幽默當作是人工智慧。但實際上這只是Siri從資料庫中隨機查詢的結果。換句話說，人們所發現的具有人性的以免其實只是工程師手下的一行代碼！

那麼自動駕駛汽車呢？這也是這段時間各大公司爭相研發的東西。但即使是贏得DARPA挑戰的自動駕駛汽車也完全只是使用感測器，並沒有涉及AI技術，也就說沒有自我學習的能力！

換句話說，演算法本身是否能被定義為AI是有爭議的，而且我個人認為這無關緊要。重要的是AI是否根據領域專家定義的一個或多個方法得到了提升。重要的是AI模型是否可以自我學習相關領域知識，並根據新的情況和期望進行調整。從定義的角度來看，它需要能夠自主運作，並隨著時間的推移變得越來越好！

我們需要設想的真實情況是AI無處不在的世界。這一切非常緊迫，因為這個世界正在來臨。這是一個由AI通過進化神經網路自我設計出來的世界。簡而言之，這將與我們今天所處的世界完全不同。AI的定義將會繼續發生改變。就像當初的計算機化一樣，只有當我們所有人都被認為是AI專家時，AI才是真正的完全實現了，而那一天即將來臨！

飛視美視頻會議作為移動辦公中十分重要的一部分，同樣正在朝著移動化和雲端化邁進，根據市場反應可以看出，飛視美遠程會議市場存在巨大需求，用戶的興趣越來越集中於基於軟體和雲服務的遠程會議解決方案，這是由於傳統硬體遠程會議往往會受到場地、人員操作等等限制，企業需要更加簡單方便的操作系統，更加清晰高效的會議系統，以及更加實惠節約的會議成本！

特別是視頻會議，而隨著企業的發展，單純的軟體視頻會議，又可能存在使用情景的局限性，因此，企業急需更加創新、高效的遠程會議服務！